香格里拉区域大气本底站环境特征初探

介绍了香格里拉大气本底站的站址地理分布特征,分析和总结了近年来的基本气象要素特征,通过轨迹-聚类方法分析了影响该站的气流来源.轨迹分析结果表明:香格里拉区域大气本底观测站对于探讨南亚地区的大气成分远距离输送对我国西南地区的环境影响具有独特的作用.     

基于空间分集和轨迹连续的实时Fingerprint定位算法

在室外复杂环境下,接收信号强度的浮动是制约Fingerprint定位精度的一个主要问题。传统的方法利用时间分集和平均滤波器来减小信号的浮动,这增加了定位的延迟,无法满足室外实时定位的需求。为了解决信号浮动和定位延迟问题,在分析接收信号强度空间相关性的基础上,提出了一种实时的Fingerprint定位算法,利用空间分集减小信号的浮动和定位延迟,同时根据运动物体轨迹的连续性提高定位精度。室外环境下的实验结果表明了所提算法能显著提高Fingerprint定位系统的性能。     

加恒定轴向磁场螺旋型波荡器中的单电子轨道分析

研究了在包含恒定轴向磁场的螺旋型波荡器中运动的电子动力学行为.采用Mathematica数值模拟考察一般条件下的电子轨道及其在横向平面内的投影形状.在电子入射偏离理想螺旋型轨道的情况下,电子在波荡器中的运动轨道在横向平面内的投影曲线可能是周期或者准周期的,对此作了讨论并给出了相应的判据.     

用准经典轨线方法研究O(1D)+DBr→OD+Br反应的极化分布

运用准经典轨线法结合Peterson 从头计算势能面, 在碰撞能为0.22 eV 时对O(¹D) +DBr(v=0, j=0) → OD+Br 反应进行了细致的立体动力学性质研究. 极化微分反应截面(PDDCSs)给出了反应产物的散射方向. 反映k 与j′ 两矢量相关的函数P(θ_r)的分布表明产物分子的转动角动量j′在垂直于反应物相对速度矢量k 的方向上有强烈的取向分布; 反映k, k′与j′三矢量相关的函数P(ø_r)的分布表明产物转动角动量j′不仅有沿着y 轴的取向效应,还有沿着y 轴负方向的定向效应; 描述产物转动角动量j′的空间分布函数P(θ_r,ø_r)说明反应垂直于散射平面极化. 质量因子的不同, 使得O(¹D)+DBr 反应的极化与O(¹D)+HBr 反应的极化有明显的差异, 说明同位素效应比较明显.     

双车道公路弯道回旋线长度对行车特性的影响

基于驾驶模拟实验,采集了15名驾驶员在半径为100～500 m的72个弯道路段的车速、侧向偏移等数据,研究双车道公路弯道路段回旋线长度对车速及行车轨迹的影响.结果表明:在半径一定的条件下,随着回旋线长度增加,前后路段车速差呈上升趋势,而速度梯度随之下降;行车轨迹波动幅度随回旋线长度增加而增大,而波动频率随之降低;半径为...     

一类径向基神经网络干扰观测器轨迹线性化控制

利用径向基神经网络(RBFNN)的逼近能力,研究了基于径向基神经网络干扰观测器(RDO)的鲁棒自适应轨迹线性化控制(TLC)策略,以解决空天飞行器复杂飞行条件下系统不确定及干扰的控制问题。分析了系统存在不确定性时轨迹线性化控制方法性能降低甚至失效的原因,设计了自适应调节律,并采用Lyapunov方法严格证明了在该自适应调节律作用下闭环系统所有误差信号最终有界。仿真结果表明,较当前TLC方法的控制性能,新方案在空天飞行器系统上具有更优异的控制性能和鲁棒性。     

基于强化学习的连续型机械臂自适应跟踪控制

针对空间主动碎片清除操作中连续型三臂节机器人系统跟踪问题,提出一种基于强化学习的自适应滑模控制算法。基于数据驱动的建模方法,采用BP神经网络对三臂节连续型机械臂进行建模,并作为预测模型指导强化学习实时调节所提出滑模控制器的控制参数,从而实现连续型机器人运动的实时跟踪控制。仿真结果表明：提出的数据驱动的预测模型对随机轨迹预测的相对误差保持在±1%以内,能够高精度地反映系统动态特性。对比固定参数的滑模控制器,提出的自适应控制器在保证系统达到控制目标的同时具有更低的超调量和更短的调节时间,表现出更好的控制效果。     

基于综合导向的车式移动机器人轨迹跟踪控制

分析了具有不确定性和非完整约束的车式移动机器人系统的轨迹跟踪问题.基于运动学模型分析,提出一种自适应的轨迹跟踪控制方法.通过引入状态微分反馈实现系统的镇定.同时引入人工场,使其和位姿误差一起作用于控制系统,从而改善了对车式移动机器人的导航控制.运用Lyapunov稳定性理论证明了控制器的稳定性.直线和圆周两种轨迹跟踪的仿真实验表明,该控制方法能够使四轮车式移动机器人在导航中具有理想的跟踪轨迹.     

基于MPC的无人机航迹跟踪控制器设计

针对固定翼无人机航迹跟踪问题,采用基于状态扩展的双反馈模型预测控制理论对控制器进行设计。首先推导基于侧向偏差的无人机侧向航迹跟踪模型,采用动态逆方法对模型进行线性化处理,在此基础上设计基于状态扩展的双反馈模型预测控制器,并采用量子粒子群优化(quantum particle swarm optimization, QPSO)算法对控制器参数进行优化,考虑无人机飞行过程中受到的未知干扰,引入扩张状态观测器(extended states observer, ESO)对干扰进行观测,进一步提高系统的鲁棒性,并结合实际工程应用对系统进行数学仿真。仿真结果表明,基于状态扩展双反馈模型预测控制的无人机侧向航迹跟踪控制器,能够在系统存在模型不确定性与受到动态干扰时对期望航迹进行准确、稳定的跟踪。     

通信辐射源运动轨迹相似性分析

针对传统运动轨迹相似性分析利用时空信息效率不高问题,结合通信辐射源主体特点,提出基于时空和语义信息的辐射源轨迹相似性分析算法。在该算法中,对相似运动轨迹距离测度进行改进,提出基于马氏距离的轨迹时空相似度算法,将轨迹分割后计算相似度,克服了时间不匹配轨迹和不同采样间隔对轨迹相似性判断的影响;同时,结合基于高效K近邻(K-nearest neighbor, KNN)相似搜索的语义相似数据搜索算法,实现对辐射源相似轨迹的准确判断。该算法能够准确判断相似轨迹,优于现有的相似轨迹判断方法,且适应噪声环境。仿真实验结果验证了该算法的性能。